数字图像处理技术及应用 张丰收著 水利水电出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张丰收著 著

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店铺： 河北省新华书店图书专营店

出版社： 水利水电出版社

ISBN：9787517024217

商品编码：29735105997

包装：平装

出版时间：2015-04-01

基本信息

书名：数字图像处理技术及应用

定价：86.0元

作者：张丰收著

出版社：水利水电出版社

出版日期：2015-04-01

ISBN：9787517024217

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书系统的讨论了数字图像处理的基本原理、基本方法、算法、实际技术和一些典型的应用。共分为13章:主要内容包括绪论、数字图像处理的基本原理、图像变换、图像增强、图像恢复等等...

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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数字图像处理技术及应用——探索图像世界的奥秘与力量 图像，是我们感知世界最直观、最丰富的方式之一。从古老的壁画到现代的数字照片，从医用影像到卫星遥感，图像承载着海量的信息，记录着时代的变迁，也推动着科技的进步。然而，原始的图像往往并非完美，它们可能包含噪声、失真，或者信息不够突出，难以满足我们深入分析和应用的需求。这时候，数字图像处理技术就如同魔法师手中的魔杖，能够对这些数字图像进行一系列精密的变换和优化，发掘其隐藏的价值，赋予其新的生命。 本书，将带领您走进一个令人着迷的数字图像处理领域。我们不仅仅是学习一套技术，更是要理解图像背后的数学原理、算法逻辑，以及它们如何被巧妙地应用于解决现实世界中的各种挑战。从最基础的图像表示与变换，到复杂的图像复原与增强，再到人工智能驱动的图像分析与识别，我们将层层深入，揭示数字图像处理的精髓。 一、 数字图像的基石：理解与构建 万事开头难，要处理数字图像，首先必须深刻理解“数字图像”本身。本书将从最根本的层面出发，详细阐述数字图像的定义、特性以及其在计算机中的表示方式。您将了解像素的概念，认识到图像的本质是由离散的像素点构成的网格。我们会深入探讨图像的几何特征，如分辨率、灰度级、色彩模型（如RGB、CMYK、HSV等）及其在不同应用场景下的选择与转换。 同时，数字图像的获取也是至关重要的一环。我们会介绍不同的成像原理和传感器技术，例如CCD、CMOS等，以及图像采集过程中可能遇到的问题，如采样和量化带来的信息损失。理解这些基础知识，将为后续所有的图像处理操作奠定坚实的基础。 二、 图像的“洗礼”：增强与复原 原始采集的图像往往受到各种噪声的干扰，或者对比度不足，细节模糊，难以直接分析。因此，图像增强和复原是数字图像处理中最基本也是最常用的技术。 在图像增强方面，我们将学习如何通过点运算和空间域滤波来改善图像的视觉质量。点运算包括直方图均衡化，它能够调整图像的灰度分布，扩大反差，使暗淡的图像变得更加清晰；灰度变换函数，如对数变换、幂次变换，能够有效地拉伸或压缩图像的灰度范围，突出特定区域的细节。 空间域滤波则是利用图像邻域像素的信息来改善图像。我们将深入剖析各种滤波器，包括平滑滤波器（如均值滤波、高斯滤波），它们能够有效地去除噪声，但可能导致图像模糊；以及锐化滤波器（如拉普拉斯算子、Sobel算子），它们则能够增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰锐利。我们还会探讨在频率域进行的图像增强技术，如傅里叶变换，通过分析图像的频率成分，实现对图像的平滑和锐化。 图像复原技术则致力于解决由成像过程中的失真（如模糊、噪声）造成的图像质量下降问题。我们将学习如何利用退化模型来描述图像的失真过程，并采用逆滤波、维纳滤波等方法来尽可能地恢复原始图像。例如，当图像因摄像机抖动或镜头失焦而变得模糊时，我们将学习如何通过模糊核的估计和逆向运算来复原清晰的图像。噪声的类型多种多样，如椒盐噪声、高斯噪声等，本书将详细介绍针对不同噪声的复原算法，使您能够根据实际情况选择最合适的处理方法。 三、 图像的“洞察”：分析与理解 图像增强和复原技术让我们看到了更清晰、更干净的图像，但要从中提取有用的信息，还需要更高级的图像分析技术。 图像分割是图像分析中的关键步骤，其目标是将图像划分为若干个具有不同语义意义的区域或对象。我们将学习基于阈值的分割方法，通过设定合适的灰度阈值来区分前景和背景。此外，还有基于区域生长的分割方法，它从种子点出发，逐渐将具有相似特征的邻域像素合并到同一区域。边缘检测也是重要的分割手段，如Canny边缘检测算法，它能够有效地检测出图像中的边缘信息，为后续的区域划分提供依据。 在图像分割完成后，特征提取就变得尤为重要。这些特征将作为图像的“指纹”，用于识别和描述图像中的对象。我们将探讨几何特征，如形状、大小、纹理特征，如灰度统计、纹理描述子，以及颜色特征，如颜色直方图。对于更复杂的场景，我们还将介绍如何提取诸如SIFT、SURF等局部不变特征，它们能够有效地抵抗尺度、旋转和光照变化，在物体识别和图像匹配中发挥着重要作用。 图像识别与分类是数字图像处理的最终目标之一，它旨在识别图像中的物体，并将图像归类到预定义的类别中。本书将介绍传统模式识别方法，如支持向量机（SVM）、K近邻算法（KNN），以及基于深度学习的图像识别技术，如卷积神经网络（CNN）。您将了解CNN的架构，如卷积层、池化层、全连接层，以及它们如何通过多层非线性变换自动学习图像的层次化特征，从而实现高精度的图像识别。 四、 数字图像处理的应用：从理论到实践 理论知识的学习最终是为了解决实际问题。本书将详细阐述数字图像处理技术在各个领域的广泛应用，让您深刻体会其强大的力量。 在医学影像领域，数字图像处理技术扮演着至关重要的角色。从X光片、CT、MRI到超声影像，各种医学影像的增强、复原和分割技术，能够帮助医生更准确地诊断疾病，定位病灶。例如，图像增强技术可以提高病灶的可见度，而图像分割技术则可以精确地勾画出肿瘤或器官的边界，为手术规划提供支持。 在遥感与地理信息系统中，卫星图像和航空照片是获取地球表面信息的重要来源。数字图像处理技术能够对这些遥感图像进行校正、增强和分类，提取出地物信息，如植被覆盖、土地利用、水体分布等，为环境保护、资源管理、城市规划等提供科学依据。 在工业制造领域，机器视觉系统广泛应用于产品检测、质量控制、自动化装配等方面。数字图像处理技术能够让机器“看懂”产品，检测是否存在缺陷，测量尺寸，识别型号，从而大大提高生产效率和产品质量。 在安全监控领域，人脸识别、行为分析、目标跟踪等技术，都离不开强大的数字图像处理能力。这些技术能够提高安防系统的智能化水平，有效预防和应对安全事件。 在文化遗产保护领域，数字图像技术被用于对古籍、壁画、石窟等进行高精度扫描和三维重建，方便研究和展示，同时也能为文物修复提供技术支持。 此外，数字图像处理技术还在娱乐媒体（如图像编辑、特效制作）、科学研究（如显微图像分析、天体图像处理）、自动驾驶（如障碍物检测、车道线识别）等众多领域展现出巨大的应用潜力。 五、 展望与未来 数字图像处理技术正以前所未有的速度发展。随着计算能力的不断提升和人工智能技术的日新月异，图像处理的应用场景将更加广泛，处理效果将更加卓越。本书在介绍经典技术的同时，也将对未来的发展趋势进行展望，例如，生成式对抗网络（GANs）在图像生成和风格迁移方面的应用，以及多模态图像融合技术等。 本书力求深入浅出，理论与实践相结合，旨在为读者构建一个扎实的数字图像处理知识体系。无论您是计算机科学、电子工程、自动化等相关专业的学生，还是从事相关领域研究和开发的工程师，抑或是对图像世界充满好奇的探索者，相信您都能从中受益。让我们一起踏上这段探索数字图像处理技术奥秘与力量的旅程，用“数字的眼睛”去发现、去理解、去创造更加美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

我向来比较关注一本书在跨学科应用方面的广度和深度。这本书在这方面的表现确实让人惊喜。它并没有将数字图像处理仅仅局限在计算机视觉的狭窄领域内，而是非常自然地将讨论扩展到了遥感、工业检测，甚至在章节的最后还触及了超分辨率重建的前沿概念。作者在处理这些不同领域的需求时，没有生硬地拼凑案例，而是展示了底层算法如何通过参数调整和模型适配，灵活应对不同应用场景的特有挑战。这种广阔的视野，让我意识到图像处理技术远比我想象的要具有普适性。它成功地构建了一个坚实的理论基石，让读者有能力去探索和解决那些尚未被明确界定的、更复杂的交叉学科问题，其知识的延展性和启发性非常高。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本书时，我立刻被其内容组织逻辑的严谨性所折服。它不像市面上很多同类书籍那样，上来就堆砌晦涩难懂的数学推导，而是采用了循序渐进的“问题引入—理论构建—实例演示”的教学范式。作者似乎非常懂得读者的学习曲线，从最基础的采样与量化开始，逐步过渡到傅里叶变换、小波分析等高阶工具，每一步的衔接都像是一条精心铺设的轨道，确保读者能够平稳且高效地跟进。尤其值得称赞的是，作者在讲解每一项关键技术时，都会巧妙地穿插一些实际工程背景下的应用场景，比如遥感影像的增强或者医学影像的去噪，这使得抽象的理论瞬间变得“有血有肉”，极大地激发了我的探究欲，让我不再仅仅满足于记住公式，而是真正理解了“为什么”要用这种方法，这种对知识体系的宏观把控力，远超我的预期。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量着实让人眼前一亮，水利水电出版社的出品果然不同凡响。纸张的触感细腻，油墨的分布均匀，即便是处理那些细节繁复的图例和公式时，也丝毫没有出现模糊不清的情况。装帧设计上，封面简洁大气，内页的布局也十分合理，大量留白的处理使得长时间阅读也不会感到视觉疲劳。我特别欣赏作者在理论阐述旁，对关键概念使用的不同字体和加粗处理，这无疑为我们这些初学者指明了学习的重点。而且，书中附带的那些精心绘制的流程图和架构图，清晰度极高，即便是复杂的算法步骤，也能通过这些可视化工具一目了然地把握住其核心逻辑。这不仅仅是一本技术书籍，更像是一件制作精良的工艺品，让人愿意反复摩挲和品味。在如今许多教材内容充实却形式粗糙的时代，这种对细节的极致追求，体现了出版方对知识本身的尊重，也极大地提升了我们学习过程中的沉浸感和愉悦度，绝对值得收藏。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我对数字图像处理领域的研究已经有了一段时日，见过的参考书汗牛充栋，但大多在实操性上有所欠缺。然而，这本书的第三部分内容，完全颠覆了我的看法。它不仅仅停留在理论的陈述，而是深入到了算法实现的“坑点”和“技巧”层面。书中对几种主流图像增强算法（如直方图均衡化）的性能瓶颈进行了深入剖析，并提出了作者独到的改进思路。更重要的是，它没有吝啬地分享了大量在实际项目中遇到的调试经验和陷阱规避方法，这些“江湖经验”往往是教科书上找不到的宝贵财富。这种高度的实践导向，使得这本书真正成为了一个可靠的“工具箱”，而不是一个只能供着看的“博物馆”，对于希望将理论转化为实际生产力的工程师来说，这份实在感是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格有一种独特的沉稳和自信。作者的叙述方式非常克制，不卖弄花哨的辞藻，一切以精准和效率为最高准则。当你阅读那些涉及到复杂数学模型的部分时，会发现作者的表达极为精炼，每一个词语的选择都像是经过了反复的推敲，确保在最短的篇幅内传达最精确的信息。这种毫不拖泥带水的写作态度，极大地提高了信息密度。对于有一定基础的读者而言，这无疑是一种福音，能够迅速抓住核心要点，避免在不必要的修饰中浪费时间。它不像某些作者那样试图用过于口语化的表达来拉近距离，而是选择了一种专业人士间心照不宣的、基于共同知识基础的、高效的知识传递方式，读起来酣畅淋漓，直击靶心。